一种多摄像头全景摄像图像校准方法及系统与流程

本发明涉及图像校准，具体涉及一种多摄像头全景摄像图像校准方法及系统。

背景技术：

1、单个摄像头的视角有限，通过多摄像头系统可以覆盖更大的区域，将多个摄像头拍摄的图像拼接在一起，可以获得更高分辨率的全景图像，在监控和安全应用中，多摄像头系统提供冗余，即使一个摄像头故障，系统仍能正常工作，多摄像头全景摄像图像校准是为了获得更大视角和更高分辨率的图像，通过校正和融合来自多个摄像头的图像，实现无缝拼接。

2、现有的校准方法通常具有两种校准方式：

3、1、对多摄像头进行一次校准，使得校准后的多摄像头图像能够有效融合拼接，在多摄像头后续运行过程中不再自动进行校准，由人工判断何时进行校准，该种校准方式主要由人工参与校准，容易出现漏校准或误校准等问题，可能会导致某一时段的大批量图像由于没有及时校准导致图像无法使用；

4、2、对多摄像头进行实时校准，采取实时校准的方式虽然有效避免漏校准的问题，但容易出现过度校准，不仅会造成计算资源的浪费（图像校准需要使用到计算资源），而且实时校准会使得图像处理时间变长，降低图像处理效率，以及会产生大量的处理数据增加存储系统的存储负担；

5、基于此，本技术提出一种多摄像头全景摄像图像校准方法及系统，在对多摄像头进行一次校准后，定时结合摄像头的图像数据和环境数据来分析是否需要进行图像校准，不仅有效避免漏校准问题的发生，而且保障图像处理效率和降低存储系统的存储负担。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种多摄像头全景摄像图像校准方法及系统，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种多摄像头全景摄像图像校准方法，所述校准方法包括以下步骤：

3、校准系统获取摄像系统中所有摄像头信息，通过爬虫网络获取现有多类图像校准算法，使用随机生成程序基于现有多类图像校准算法生成若干个联合校准算法；

4、在摄像系统通过组合的摄像头分别获取图像后，通过不同的联合校准算法对各个摄像头的图像进行校准测试，基于校准测试结果为每个联合校准算法生成排序值，校准系统基于排序值选择相应的联合校准算法对摄像系统的图像进行校准处理；

5、对摄像系统完成一次校准后，校准系统定时获取摄像系统的多源数据，将多源数据代入智能模型综合分析后，判断是否需要自动对摄像系统进行图像校准，并根据判断结果生成相应的控制策略。

6、在一个优选的实施方式中，基于校准测试结果为每个联合校准算法生成排序值，包括以下步骤：

7、通过不同的联合校准算法对各个摄像头的图像进行校准测试，在测试结束后获取重投影误差、颜色均方误差、结构相似性指数以及图像处理时长，将重投影误差、颜色均方误差、结构相似性指数以及图像处理时长通过logistic回归分析方法计算排序值，系数表达式为：

8、；

9、式中，pgz为排序值，{δ1、δ2、δ3、δ4}分别为结构相似性指数、图像处理时长、重投影误差、颜色均方误差，{h1、h2、h3、h4}分别为结构相似性指数、图像处理时长、重投影误差、颜色均方误差的回归系数，且{h1、h2、h3、h4}均大于0。

10、在一个优选的实施方式中，校准系统基于排序值选择相应的联合校准算法对摄像系统的图像进行校准处理，包括以下步骤：

11、获取各个联合校准算法的排序值后，排序值越大，表明联合校准算法的整体性能越好，将所有联合校准算法依据排序值由大到小进行排序，选择排序第一的联合校准算法对摄像系统的图像进行校准处理。

12、在一个优选的实施方式中，校准系统定时获取摄像系统的多源数据，将多源数据代入智能模型综合分析后，判断是否需要自动对摄像系统进行图像校准，并根据判断结果生成相应的控制策略，包括以下步骤：

13、校准系统在摄像系统实时运行过程中，定时获取摄像系统的环境参数、图像参数以及设备参数，其中环境参数包括光照浮动系数，图像参数包括排序值，设备参数包括磁场干扰强度；

14、将光照浮动系数、排序值以及磁场干扰强度代入智能模型综合分析后输出校准指数，模型函数表达式为：

15、；

16、式中，zcalibration为校准指数，pgz为排序值，τ为光照浮动系数，为磁场干扰强度，α、β、γ分别为排序值、光照浮动系数、磁场干扰强度的比例系数，且α、β、γ均大于0；

17、将获取的校准指数与预设的指数阈值进行对比，若校准指数大于等于指数阈值，判断不需要对摄像系统进行图像校准，若校准指数小于指数阈值，判断需要对摄像系统进行图像校准，当判断需要摄像系统进行图像校准时，通过选择的联合校准算法进行图像校准。

18、在一个优选的实施方式中，所述光照浮动系数的计算逻辑为：获取环境中的光照变化指数，表达式为：g(t)=bsin(ωt+θ)，式中，g(t)为光照变化指数，b为控制光照变化的振幅，ω为控制光照变化的频率，θ为相位角，对光照变化指数进行定量积分运算获取光照浮动系数，表达式为：，式中，g(t)为光照变化指数，[t1,t2]为积分的时间区间；

19、所述磁场干扰强度的计算逻辑为：通过摄像头出安装的磁阻传感器实时获取摄像头处的区域磁场强度，将所有摄像头的区域磁场强度求和后获取磁场干扰强度。

20、在一个优选的实施方式中，所述结构相似性指数的计算表达式为：，式中，μx和μy是图像块的亮度平均值，σx和σy是图像块的方差，σxy是图像块的协方差，a1和a2为稳定常数；

21、所述图像处理时长的获取逻辑为：记录联合校准算法从开始图像处理到完成图像处理的总时间作为图像处理时长。

22、在一个优选的实施方式中，所述重投影误差的计算表达式为：，式中，是实际投影点坐标，是计算得到的投影点坐标，n表示总的投影点数；

23、所述颜色均方误差的计算表达式为：，式中，和表示两幅图像在位置(k,j)的颜色值，c和d表示图像的宽度和长度。

24、本发明还提供一种多摄像头全景摄像图像校准系统，包括联合校准算法生成模块、一次校准模块、校准判断模块；

25、联合校准算法生成模块：获取摄像系统中所有摄像头信息，摄像头信息包括摄像头数量以及每个摄像头的安装位置，通过爬虫网络获取现有多类图像校准算法，使用随机生成程序基于现有多类图像校准算法生成若干个联合校准算法；

26、一次校准模块：在摄像系统通过组合的摄像头分别获取图像后，通过不同的联合校准算法对各个摄像头的图像进行校准测试，基于校准测试结果为每个联合校准算法生成排序值，基于排序值选择相应的联合校准算法对摄像系统的图像进行校准处理；

27、校准判断模块：对摄像系统完成一次校准后，定时获取摄像系统的多源数据，将多源数据代入智能模型综合分析后，判断是否需要自动对摄像系统进行图像校准，并根据判断结果生成相应的控制策略。

28、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

29、1、本发明通过不同的联合校准算法对各个摄像头的图像进行校准测试，基于校准测试结果为每个联合校准算法生成排序值，基于排序值选择相应的联合校准算法对摄像系统的图像进行校准处理，在对摄像系统完成一次校准后，定时获取摄像系统的多源数据，将多源数据代入智能模型综合分析后，判断是否需要自动对摄像系统进行图像校准，并根据判断结果生成相应的控制策略，自动化和智能化的校准过程减少了人为干预，降低了维护成本，提高了用户体验。该校准系统在对多摄像头进行一次校准后，定时结合摄像头的图像数据和环境数据来分析是否需要进行图像校准，不仅有效避免漏校准问题的发生，而且保障图像处理效率和降低存储系统的存储负担。

30、2、本发明使用随机生成程序基于现有多类图像校准算法生成若干个联合校准算法，在摄像系统通过组合的摄像头分别获取图像后，通过不同的联合校准算法对各个摄像头的图像进行校准测试，基于校准测试结果为每个联合校准算法生成排序值，基于排序值选择相应的联合校准算法对摄像系统的图像进行校准处理。基于排序值选择相应的校准算法，使得校准系统能够针对特定需求和场景进行定制化校准，提高校准系统的灵活性和适用性。